掌握Windows上使用YOLOv4进行中国交通标志识别
学习TT100K数据集格式转换成PASCAL VOC的方法
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掌握Windows上使用YOLOv4进行中国交通标志识别
学习TT100K数据集格式转换成PASCAL VOC的方法
适用人群
课程介绍
课程演示环境:Windows10
需要学习Ubuntu系统YOLOv4的同学请前往《YOLOv4目标检测实战:中国交通标志识别》
在自动驾驶中,交通标志识别是一项重要的任务。本项目以中国交通标志数据集TT100K为训练对象,采用YOLOv4目标检测方法实现实时交通标志识别。
本课程的YOLOv4使用AlexyAB/darknet,在Windows系统上做项目演示。具体项目过程包括:安装YOLOv4、TT100K标注格式转换成PASCAL VOC格式、训练集和测试集自动划分、修改配置文件、训练网络模型、测试训练出的网络模型、性能统计、先验框聚类分析和NMS(非极大抑制)方法修改。
本课程会讲述使用Python程序将TT100K数据集的格式转换成PASCAL VOC格式和YOLO格式的方法,并提供相应代码。
同学笔记
2020-12-23 08:18:58
性能指标:
precision:预测准不准
混淆矩阵。
iou:边界框回归准确率
intersection of union(交并比)
ground truth:标定框
prediction:预测
AP:average precision
mAP:多目标检测的ap均值
pr curve
2020-12-14 14:58:24
目标检测<Object Detection>
——定位 Localization
————最小外接矩形 Bouding Box
——识别 Recognition
————类别标签 Category Label
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课程讨论
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来源:TT100K数据集格式转换成PASCAL VOC数据集格式
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